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搜索引擎中各关键功能模块功能简介

(1)爬虫:从互联网爬取原始网页数据,存储于文档知识库服务器。

(2)文档知识库服务器:存储原始网页数据,通常是分布式Key-Value数据库,能根据URL/UID快速获取网页内容。

(3)索引:读取原始网页数据,解析网页,抽取有效字段,生成索引数据。索引数据的生成方式通常是增量的,分块/分片的,并会进行索引合并、优化和删除。生成的索引数据通常包括:字典数据、倒排表、正排表、文档属性等。生成的索引存储于索引服务器。

(4)索引服务器:存储索引数据,主要是倒排表,通常是分块、分片存储,并支持增量更新和删除。数据内容量非常大时,还根据类别、主题、时间、网页质量划分数据分区和分布,更好地服务在线查询。

(5)检索:读取倒排表索引,响应前端查询请求,返回相关文档列表数据。

(6)排序:对检索器返回的文档列表进行排序,基于文档和查询的相关性、文档的链接权重等属性。

(7)链接分析:收集各网页的链接数据和锚文本(Anchor Text),以此计算各网页链接评分,最终会作为网页属性参与返回结果排序。

(8)网页去重:提取各网页的相关特征属性,计算相似网页组,提供离线索引和在线查询的去重服务。

(9)网页反垃圾:收集各网页和网站历史信息,提取垃圾网页特征,从而对在线索引中的网页进行判定,去除垃圾网页。

(10)查询分析:分析用户查询,生成结构化查询请求,指派到相应的类别、主题数据服务器进行查询。

(11)页面描述/摘要:为检索和排序完成的网页列表提供相应的描述和摘要。

(12)前端:接受用户请求,分发至相应服务器,返回查询结果。


Public @ 2017-08-24 16:22:25

搜索引擎技术揭密:中文分词技术

中文分词技术是搜索引擎技术中的关键技术之一,它的主要作用是将一个连续的中文文本切分成一个一个独立的词语,以便于搜索引擎进行后续的处理和分析。 中文分词技术的目标是识别出中文文本中的词语,解决中文语言中没有明显的词语分隔符的问题。中文分词技术主要包括以下几种方法: 1. 基于词典的分词:通过构建一个包含常用词语的词典,将文本与词典进行匹配,识别出词典中存在的词语作为分词结果。 2. 基于规则的

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